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公开(公告)号：CN119110315A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411091402.7
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04W72/50 , H04W4/44 , H04L67/1023 , H04L67/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种车联网中通感算资源分配与车辆数字孪生部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：S1：构建数字孪生辅助的车联网通感算一体化网络；S2：设计基于通感一体化技术的车辆动态帧；S3：构造车辆感知数据的效用评价函数，求解感知信息效用；S4：构建车辆数字孪生体部署策略，计算车辆数字孪生体部署成本和迁移效用；S5：建立最小化感知数据信息年龄和车辆数字孪生部署与迁移成本的优化模型，采用多智能体深度强化学习求解最优车辆通感算资源分配与车辆数字孪生体部署方案。本发明通过灵活动态帧设计和车辆数字孪生部署策略，降低了感知数据平均信息年龄和数字孪生体迁移率，有效提升了感知数据效用和边缘计算资源负载均衡。
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公开(公告)号：CN119031417A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988737.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W72/53 , H04W72/50
Abstract: 本发明涉及一种网络切片场景中虚拟网络功能的数字孪生体动态部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：构建数字孪生辅助的网络切片架构，通过数字孪生服务器构建每个VNF的数字孪生体，并实时维护和更新VNF孪生体；VNF服务器和DT服务器关联交互，在计算、内存、带宽的多维资源约束下，以最小化VNF数字孪生体的传输、构建和信息同步时延为目标，建立优化问题，采用MAPPO求解最优的VNF数字孪生部署策略；引入基于迁移学习的方法为动态迁移的VNF选择新的DT部署方案，以降低VNF数字孪生体更新时延问题。本发明能够实现网络切片场景下VNF数字孪生体的动态部署和迁移，提高了VNF数字孪生体的部署效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119030743A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988747.6
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种融合知识蒸馏和群体学习的异常检测方法，属于物联网技术领域。该方法包括以下步骤：S1:在5G物联网场景下，构建基于注意力与图卷积的异常检测网络；S2：训练物联网边缘服务器的本地教师模型；S3:在群网络上聚合教师网络参数并下发到边缘服务器；S4:边缘服务器训练本地学生网络；S5:学生网络实时检测物联网中的异常流量；S6:群网络定期更新全局教师模型和本地学生模型。本发明能够实现对物联网设备流量的实时、有效的异常检测，保护用户隐私和数据安全。
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公开(公告)号：CN116170314B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211467647.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0893 , H04W24/02 , H04L41/14 , H04W16/22 , H04L41/0895 , H04L41/40
Abstract: 本发明涉及一种网络切片场景下AI内生的数字孪生网络平台装置，属于移动通信技术领域，包括物理网络层、孪生网络层、网络应用层及交互接口；所述物理网络层中包括物理网络实体对象；所述孪生网络层通过交互接口与物理网络层连接，实现与物理网络实体对象的网络数据和控制信令交互；所述网络应用层中包括多个应用服务功能，通过交互接口与孪生网络层连接，实现各个应用服务的输入，再由孪生网络层进行实现和仿真验证，满足对应的网络服务需求。
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公开(公告)号：CN113922865B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111187220.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多波束低轨卫星在高纬度场景下的能量优化方法，属于卫星移动通信技术领域。该方法包括：S1：建立用户服务质量受限的，联合考虑功率分配、用户关联和动态波束关断的能量优化模型；S2：将步骤S1中构建的能量优化模型分为波束关断子问题，联合的功率分配和用户关联子问题；S3：利用连续松弛和连续凸近似法将联合的功率分配和用户关联子问题转化为凸问题，然后利用对偶分解法和次梯度法求解得到最优用户关联对应的功率分配结果；S4：利用启发式迭代法求解波束关断子问题；S5：波束关闭完毕后，判断是否存在覆盖漏洞，将剩余覆盖的问题建模为集合覆盖问题，并利用贪心算法解决该问题。本发明能能降低低轨卫星的星载功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116112938A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211467664.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的SFC部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：在网络功能虚拟化的场景下，设计基于节点容量比例的超载惩罚机制，对节点进行预留监控并施加过度使用的惩罚，建立网络超载惩罚、端到端平均时延和部署成本最小化的数学模型，将服务功能链部署优化问题转化为马尔科夫决策过程求解；S2：建立基于用户分工的多智能体业务编排方案，多智能体框架遵循集中式训练与分布式执行的策略；S3：设计带多个注意力头部的中央注意力机制，将关注于不同子空间的信息联合；S4：各决策者采用柔性演员‑评论家算法，基于最大熵的强化学习框架，提高智能体的探索性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111510319B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010160444.7
申请日：2020-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0893 , H04W24/02
Abstract: 本发明涉及一种基于状态感知的网络切片资源管理方法，属于移动通信技术领域。在该方法中，将存在移动UE的接入网切片的资源管理问题抽象成一个MDP模型，在模型中考虑了计算、链路和无线资源的联合分配，并在优化时延的同时降低虚拟网络功能(Virtual network function，VNF)迁移带来的数据损失；同时，考虑到未知的状态转移概率，采用深度强化学习(Deep Q Network，DQN)求解马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes，MDP)问题。本发明提供的方法能有效降低UE移动带来的时延增加，且能够改善数据损失情况。
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公开(公告)号：CN114665952A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210301225.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于星地融合架构下低轨卫星网络跳波束优化方法，属于卫星移动通信技术。该方法包括：S1：在星地融合架构下，建立最大化卫星用户业务处理公平性的随机优化模型，并拆分为波束级资源分配问题和用户级资源分配问题；S2：将波束级资源分配问题转化为马尔可夫博弈，并采用基于多智能体架构行动者‑评判家算法的集中式训练和分布式执行机制，使得各智能体只需要观察本地状态并执行本地决策；S3：基于凸优化理论将用户级资源分配问题转化为拉格朗日问题进行求解。本发明能够在满足卫星网络对地干扰的前提下，降低用户业务服务拒绝量，优化用户处理公平性，并提高系统的吞吐量和星上资源利用率。
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公开(公告)号：CN113162682B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110522431.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PD‑NOMA的多波束LEO卫星系统资源分配方法，属于卫星通信技术领域，在多波束LEO卫星系统下行传输场景中，引入PD‑NOMA技术，同时考虑波束间与波束内干扰，在卫星发射功率和用户QoS的约束下，联合子信道和功率分配来优化多波束LEO系统吞吐量，针对固定‑贪婪策略无法适应动态变化的学习过程的问题，采用状态值函数的差异动态调整动作的探索率，并设置双重经验回放池，加速神经网络的学习过程。本发明提出的卫星资源分配方法可以加速神经网络的收敛，在不同发射功率和传输速率条件下，能有效地提高系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN114567888A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210210361.3
申请日：2022-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机动态部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：S1：对于一个固定区域，将区域离散地划分为大小相等的AoI，利用A‑ConvLSTM预测区域未来流量与用户分布；S2：基于区域未来流量与用户分布的预测结果，在无人机为区域内用户提供下行信道接入的场景下，将单个无人机视作智能体，将多无人机的轨迹规划与资源分配建模为POMG；优化多无人机的轨迹、用户选择和功率分配，以最大化区域整体的用户满意度和最小化无人机能耗为优化目标；S3：构建MADDPG算法，利用集中式训练‑分布式执行的机制学习POMG的最佳策略，实现与动态环境匹配的最佳无人机部署。
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